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申请/专利权人：苏州共营互联网科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于课程业务的产品数据管理方法及系统，涉及数据管理技术领域，该基于课程业务的产品数据管理方法及系统，通过人员能力分析模块、课程内容分割模块、课程内容识别模块、学习成果检测模块以及课程内容转换模块可以实现通过针对不同受训人员的学习能力的强弱进行针对性的课程内容规划，同时通过将当前章节课程中受训人员未掌握的知识点通过切片穿插至下一章节课程中，可以减少受训人员复习未掌握知识点所需的时间，同时通过课程内容转换规则更新模块的设置可以在每章课程结束的时候及时的根据受训人员对当前章节的知识掌握情况进行下一章节课程的内容转换，增加受训人员的学习效率。

主权项：1.一种基于课程业务的产品数据管理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，工作人员上传有关产品数据管理的培训课程内容；S2，通过重点知识识别模型识别步骤S1输入的课程内容内的重点内容信息；S3，基于步骤S2内识别的课程内重点内容，并通过数据切片模型进行课程内容分割；S4，通过人员识别模型判断当前登录培训系统的受训人员身份信息；S5，判断步骤S4中登录的受训人员在课程业务管理系统内是否存有历史登录记录，若判断结果为是则执行步骤S6，若判断结果为否则执行步骤S7；S6，读取课程业务管理系统内的历史登录记录，并输出最近一次登录的身份信息；S7，通过人员能力分析模型判断当前受训人员对产品数据管理课程的能力；S8，根据步骤S7分析的当前受训人员对产品数据管理课程的能力，基于课程内容转换规则将课程内容上传模块上传的有关产品数据管理的培训课程内容进行课程内容转换；S9，在章节课程完成结束后对受训人员进行章节知识测验，并将测验结果发送至步骤S10；S10，基于步骤S9得出的受训人员的章节知识检测结果，并通过判断模型判断是否需要更新课程内容转换规则，若判断结果为是则执行步骤S11，若判断结果为否则执行步骤S12；S11，对步骤S8内的课程内容转换规则进行更新，所述步骤S11包括以下步骤：B1，对课程内容转换规则数据集D进行处理，将课程内容转换规则D随机划分生成DS、DV、DP，其中DS为数据样本总集，DV为数据验证集总集，DP为数据测试集总集，提取标签集并通过分类模型进行分类；B2，扫描数据集DE=DS∪DV，并进行规则集挖掘，获取满足最小支持度要求的频繁模式集合；B3，对步骤B2生成的频繁模式集合进行置信度筛选，得到规则集合；B4，对数据集DS进行扫描，根据属性的特征确定根节点，计算根节点的信息增益，从所有属性中选择最大信息增益的属性作为当前节点的划分属性进行划分数据集，最终构建完整决策树，并用验证集DV进行剪枝操作，提取得到分类规则集；B5，对步骤B4提取的分类规则集中每条规则y，执行置信度迭代筛选函数；B6，提取标签集内的每类标签，将规则挖掘算法生成的频繁模式集合和剪枝后得到的分类规则集进行合并得到新的规则数据集D’；S12，接收下一章节的培训课程内容，并根据步骤S11更新完成的课程内容转换规则进行培训课程内容转换，所述步骤S12包括以下步骤：A1，接收当前章节的培训课程内容以及下一章节的培训课程内容；A2，通过数据切片模型对下一章节的培训课程内容进行课程内容分割；A3，基于课程内容转换规则，将步骤S3中生成的当前章节课程内的重点内容切片穿插至下一章节的培训课程重点内容切片内，其中切片穿插的具体工作步骤为：A31，基于步骤S9的受训人员章节知识测验结果A，预设知识测验结果阈值B，将结果低于知识测验结果阈值B的章节知识测验结果A对应的培训课程重点内容切片标记为陌生知识数据切片集D=（D1，D2，…，Dn），其中Dn表示第n个陌生知识数据切片，并根据知识测验结果从高至低进行排序；A32，通过知识重点内容提取模型提取步骤A2生成的下一章节的培训课程重点内容切片内的知识量数据集C=C1，C2，…，Cm，其中Cm表示第m个切片内的知识量，并根据知识量从少至多进行排序；A33，将步骤A31中排序完成的陌生知识数据切片集D等间隔插入至步骤A32中排序完成的下一章节的培训课程重点内容切片内。

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